원문 제목: 2026년에 Claude가 출시한 모든 것 및 실제 사용 방법
원문 작성자: @kloss_xyz
번역: Peggy, BlockBeats

편집자 주: 2026년 Claude가 거쳐 온 제품의 진화를 되돌아보면, 한 가지 분명한 변화가 있다: 문제는 더 이상 "그것이 무엇을 할 수 있는가"가 아니라 "다른 사람은 어떻게 사용해야 하는가"로 바뀌었다.

본문은 Anthropc이 2026년 이후의 제품 업데이트를 기반으로 Claude의 능력 체계와 사용 방법을 체계적으로 정리한 것이다. 기사는 "다른 사람이 무엇을 사용해야 하며, 어떤 시나리오에서 어떻게 사용해야 하는가"의 논리에 따라 구성되었다. 당신은 이를 일종의 내비게이션으로 볼 수 있으며, 구체적인 작업을 직면했을 때 해당 모듈을 빠르게 찾아 적절한 능력을 호출할 수 있다.

Claude를 처음 접하는 사용자들에게는, 모델 및 기본 능력, 즉 컨텍스트 창, 모델 계층 및 네 가지 사용 모드를 이해하는 것이 중요하다. 이러한 요소들은 Claude의 능력 범위를 결정하며, 후속 사용 방법의 기초를 형성한다.

지식 종사자들에게 중점을 둔다면, 중요한 것은 Cowork가 대변하는 작업 실행 체계이다. 작업 공간 구축, 컨텍스트 파일 작성, 전역 명령 설정, 그리고 AskUserQuestion을 통한 상호작용 방식 재구성은 당신이 "AI를 사용 중"인지, 아니면 "AI에게 일을 시키고 있는지"를 결정한다.

개발자들에게는 핵심 경로는 Claude Code를 통해 전개된다. 핵심은 더 이상 코드 자체를 작성하는 것이 아니라 CLAUDE.md, Rules, Commands, Skills 및 Agents 등의 메커니즘을 통해 재사용 가능하고 공동작업이 가능한 개발 체계를 구축하여 Claude를 소프트웨어 생산 프로세스의 일환으로 만드는 것이다.

보다 구체적인 응용 프로그램 수준에서는, Excel 및 PowerPoint를 통한 데이터 분석 및 프레젠테이션부터 API, 자동화 프로세스 및 시각화 기능까지, Claude는 차근차근 전통 소프트웨어 시스템에 통합되어 기저능력의 일환으로 자리 잡고 있다.

AI가 "대화 도구"에서 "작업 시스템"으로 나아감에 따라, 진정한 차이는 이제 더 이상 모델 자체가 아니라, 당신이 그것을 어떻게 사용하는가에서 비롯된다.

다음은 원문입니다:

Anthropic의 최근 제품 업데이트 속도는 매우 엄청난 것 같습니다. 심지어 많은 고급 사용자도 따라가기 어려울 정도입니다. 거의 매일 새로운 버전이 출시되었으며, 올해 1월부터 대규모 업데이트의 빈도는 대략 2주에 한 번 유지되고 있습니다. 새로운 모델, 새로운 도구, 새로운 통합, 심지어는 새로운 제품 범주까지 지속적으로 출시되고 있습니다. 만약 당신이 조금이라도 놓치거나, 몇 주 동안 쉬었다면, 상당수의 중요한 변화를 놓칠 수 있습니다. 게다가, Claude는 실제로 당신의 작업 방식을 완전히 재구성하고 있습니다 - 이 점은 의심할 여지가 없습니다.

이것은 "포괄 가이드"입니다. 2026년 3월 23일 현재, Claude의 모든 중요 기능이 여기 포함되어 있습니다: 각 기능의 설정 방법, 사용 시나리오 및 실제로 유효한 베스트 프랙티스를 설명합니다. 이러한 차이를 이해하는 것은 "멋지다"와 "실제로 작업 방식을 재구성하는 것" 사이의 주요 차이를 구분하는 데 중요합니다.

아마도 여러분은 이 내용을 즐겨찾기하여 반복적으로 참고할 것입니다. 팀이나 친구들과 공유할 수도 있습니다. 이것이 바로 제가 처음 시작할 때 누군가가 이미 정리해 둔 그 참고서를 희망했던 것입니다.

모델 및 핵심 역량: Claude의 "무엇을 할 수 있는가"

Claude 4.6 시리즈는 현재 세 가지 모델 계층으로 나뉩니다. 각 모델의 능력 경계와 적합한 시나리오는 다음과 같습니다:

Claude Opus 4.6은 현재의 성능 한계입니다. 2026년 2월 5일 출시되었으며, 100만 토큰 문맥 윈도우를 지원합니다(가격 조정 후 자세히 설명). 100만 토큰 긴 문맥에서 MRCR v2 점수는 78.3%로 현재 수준의 모델 중 가장 우수한 성능을 제공합니다.

법률, 금융, 프로그래밍 등의 작업에서 전반적으로 선도합니다. Anthropic은 모델의 임무 지속 실행 능력을 14.5시간까지 유지할 수 있다고 보고했으며, 전선 모델 중 가장 긴 시간입니다. API 가격은 100만 토큰 당 입력 $5 / 출력 $25 이며, 최대 출력은 128K 토큰입니다. 적응형 추론을 지원하며 극한 능력을 발휘하기 위해 "최대" 수준이 추가되었습니다.

참고: MRCR v2 점수는 모델이 "긴 문맥에서 올바른 정보를 찾는" 능력을 나타내는 지표입니다.

· 적합한 시나리오(Opus): 복잡한 대규모 문맥 분석, 코드베이스 리팩토링, 심층 연구, 고위험 전달, 심각한 콘텐츠 생성 및 모든 "품질이 비용보다 우선" 작업.

· 부적합한 시나리오(Opus): 고빈도 호출이 필요한 모든 작업 흐름. 현재 가격으로 계산하면, 중대한 Opus 사용 시나리오는 매일 $50-100을 소비할 수 있습니다. 기본적으로 Sonnet을 우선 사용하고, Sonnet 출력 품질이 충분하지 않은 경우에만 Opus로 업그레이드하세요.

Claude Sonnet 4.6은 2월 17일에 출시되었으며 Opus보다 12일 늦게 출시되었습니다. 이는 대부분의 사용자의 기본 선택 사양입니다. 동일하게 100만 토큰 문맥을 지원하며(3월 13일부터 공식적으로 사용 가능), 코딩, 컴퓨터 조작, 긴 문맥 추론, 에이전트 계획, 지식 작업 및 설계 등의 영역에서 향상되었습니다. 초기 테스트에서 약 70%의 사용자가 Sonnet 4.6을 선호합니다(4.5와 비교하여), 59%의 시나리오에서는 이전의 플래그십 제품인 Opus 4.5를 능가합니다.
claude.ai에서는 Free 및 Pro 사용자의 기본 모델로 제공됩니다. API 가격은 $3 / $15가 100만 토큰당이고, 최대 출력은 64K 토큰입니다. 4.5와 비교하여 약 30-50% 속도가 향상되었습니다.

· 적용 시나리오(Sonnet): 일상 업무, 빠른 메모 작성, 보통 프로그래밍 작업, 에이전트 워크플로우 - 속도와 지능 사이의 균형을 이룹니다. 많은 오피스 환경에서, 성능이 이미 Opus에 접근했거나 심지어 능가했을 정도입니다(Anthropic의 OfficeQA 벤치마킹에서 일부 작업은 선도합니다). 비용은 약 40% 정도 저렴합니다.

Claude Haiku 4.5는 고동시 부하 환경에 적합하며 낮은 비용, 초고속 모델로, 主に API 파이프라인 또는 서브 에이전트(subagent) 작업에 사용되며, 예를 들어 읽기 전용 처리 작업에 적합합니다.

그러나 중요한 점 한 가지: Haiku는 prompt 주입 방어 기능이 전혀 없습니다. Agent 시스템에서 신뢰할 수 없는 입력을 처리할 때는 리스크를 신중히 평가하고 공식 문서를 주의 깊게 읽어야 합니다.

1 백만 컨텍스트 창: 요금 구조의 변화

이전에는 20만 토큰을 초과하는 요청에 프리미엄 비용이 부과되었습니다(Opus 요금은 토큰당 $10/$37.5에 이르렀습니다). 그러나 3월 13일부터 이 프리미엄은 완전히 철회되었습니다. 현재 90만 토큰과 9천 토큰의 가격은 완전히 동일합니다. 배수도 없고 숨은 조건도 없으며 베타 헤더도 필요하지 않습니다.

이것은 무엇을 의미합니까? 약 75만 개의 단어 컨텍스트용량을 한 번에로드할 수 있습니다: 전체 코드베이스, 완전한 법적 계약, 대규모 데이터 세트, 수개월 분량의 문서 기록 등이 하나의 "작업 기억"에 모두 저장됩니다.

동시에, 멀티모달 능력도 향상되었으며, 단일 요청 당 최대 600개의 이미지 또는 PDF 페이지를 지원합니다(이전은 100개로 6배 향상). 현재 Claude Platform, Microsoft Foundry 및 Google Cloud Vertex AI에서 제공됩니다.

팀에게, 이 변경사항은 매우 직접적입니다: 이제은 지속적인처리(chunking), 요약 파이프라인(summarization pipelines), 롤링 컨텍스트 관리(rolling context)에 대해 멀티태스크로로드할 필요가 없으며 콘텐츠입니다. 심지어 일부 기업은 20만 토큰에서 50만 토큰으로 컨텍스트를 확장한 후 총 토큰 소비가 줄어든 반향을 보고 있으며 모델이 이전에 히스토리 정보를 반복해서 읽어들이거나 재처리할 필요가 없어졌습니다.

Claude의 네 가지 사용 모드: 언제 어떤 것을 사용해야 할까요

Claude는 네 가지 모드를 제공하지만 대부분의 사람들은 그 중 하나만 사용했습니다:

채팅
가장 익숙한 브라우저 / 모바일 인터페이스. 질문하기, 아이디어 내기, 초안 작성에 적합합니다.
각 대화는 항상 처음부터 시작되며, 당신이 항상 주도합니다.

공동 작업
데스크톱 에이전트. 로컬 파일을 직접 읽고 수정하며, 여러 단계의 작업을 자동으로 수행하고 완료된 결과를 당신의 폴더에 출력할 수 있습니다.
대화를 오가는 것보다는 "작업을 맡기는" 데 적합합니다.

코드
개발자 모드, 터미널에서 실행됩니다. 코드 라이브러리에 액세스하고, 코드 작성, 명령 실행, Git 관리가 가능합니다.
코드를 작성하는 경우 가장 강력한 곳입니다.

프로젝트
지속적인 작업 공간. 파일과 지시 사항을 한 번 업로드하면, 각 새 대화마다 자동으로 완전한 컨텍스트가 함께 제공됩니다.
주간 리포트, 소식지, 고객 전달과 같은 반복 작업에 적합합니다.

간단한 판단 규칙: 채팅은 빠른 질문, 공동 작업은 AI가 대신 일하는 것, 코드는 개발 작업에 적합하며, 프로젝트는 안정적인 컨텍스트의 반복 작업에 적합합니다.

기억과 개인화 (Memory and Personalization)

2026년 3월 2일까지, Claude는 모든 사용자(무료 사용자 포함)에게 채팅 내역을 기반으로 한 기억 기능을 공개했습니다. Claude는 대화에서 관련 있는 컨텍스트를 추출하고, 여러 대화를 걸쳐 사용할 수 있는 기억 요약을 생성합니다. 당신은 이러한 기억을 Settings > Capabilities에서 확인, 편집 또는 삭제할 수 있습니다. 동시에, 전체 기억 데이터를 가져오거나 내보내는 기능도 지원됩니다 —— 이것은 설정을 조정하기 전에 백업을 만들거나, 새 계정으로 이동하기 위해 편리합니다. 익명 대화(시크릿 모드)를 시작하면, 해당 내용은 기억에 기록되지 않습니다.

여기서 중요한 조작은: 지금 Settings > Memory로 가서 Claude가 이미 "기억한 것"을 살펴보세요. 부정확하거나 오래된 정보를 수정하고, Claude가 알아야 하는 배경을 보충하세요. 당신의 기억이 정확할수록, 앞으로 다른 대화에서 자신을 반복 설명할 필요가 없어집니다.

주의해야 할 점은 Cowork 모드 세션 간에 메모리가 상속되지 않는다는 것입니다. 지속적인 컨텍스트를 필요로 하는 경우, "컨텍스트 파일"을 통해 보완해야 합니다(Limitations 섹션에서 자세히 설명됨).

Cowork의 올바른 활용 방법: 지식근로자를 대상으로

Cowork는 게임 규칙을 완전히 바꿨다고 말할 수 있습니다. 이는 1월 12일에 macOS에서 연구 미리보기 형태로 출시되었으며(클로드 맥스 사용자를 대상으로), 이후 1월 16일에 프로 사용자로 확장되었고, 1월 23일에는 팀 및 기업으로 확장되었으며, 이후에는 Windows 버전도 출시되었습니다. 시장의 대응도 매우 뚜렷했고—투자자들은 빠르게 이게 무슨 의미인지 깨달았으며, SaaS 기업의 시가총액은 단 몇 일 사이에 수천억 달러가 증발했고, 월스트리트는 이 경로를 이해했습니다.

하지만 핵심은: 더 이상 이를 단순한 채팅 화면으로만 여기지 마십시오.

Cowork의 본질은 업무 위임입니다.
여러분이 해야 할 일은 "원하는 결과를 설명하는 것"뿐이며, 클로드가 자동으로 계획을 세우고 하위 작업을 분해하며, 여러분의 실제 컴퓨터 환경에서 자율적으로 실행하고 완료된 파일을 여러분의 폴더로 전달합니다. 여러분은 직접 떠난 뒤 돌아올 때 작업이 이미 완료되어 있습니다.

Anthropic은 단 10일 만에 Claude Code만 사용하여 Cowork를 구축했습니다.

환경 설정 네 단계: 당신의 Cowork 워크플로우를 제로 구성하기

Cowork를 잘 활용하지 못하는 사람들은 종종 여전히 각 작업에 대해 긴 길고 세심한 힌트를 쓰고 있는 오래된 습관을 유지합니다. 그러나 실제로 이해한 사람들은 다른 일을 합니다: 오후를 한 가지로 보내 "컨텍스트 환경"을 설정하고(컨텍스트 파일, 전역 명령, 폴더 구조를 포함), 그 후 10단어 힌트만 사용하여 고객에게 직접 전달할 수 있는 결과물을 생성합니다.

이에 대한 논리는 다음과 같습니다:

ChatGPT는 당신이 더 나은 힌트 단어를 작성할 수 있도록 훈련합니다

Cowork는 당신이 더 나은 "파일 시스템"을 구축할 수 있도록 보상합니다

전자는 모형 진화에 따라 가치가 하락할 기술이며, 후자는 계속해서 적용할 수 있는 능력입니다.

단계 1: 작업 공간 폴더 만들기

CoWork용 전용 폴더를 컴퓨터에 만듭니다.

이를 문서 폴더 전체로 설정하지 마세요. (문제가 발생할 가능성이 실제로 있음) 최소한 영향 범위를 최소화해야 합니다. 왜냐하면 CoWork는 권한이 부여된 폴더에 대해 실제 읽기 및 쓰기 권한을 갖습니다.

이렇게 함으로써 구조를 유지하고 Claude가 접근할 수 있는 범위를 제한할 수 있습니다. 대부분의 숙련 사용자들의 실무 경험은 결국 비슷한 기본 구조로 수렴합니다. 폴더의 이름은 중요하지 않지만 계층 구조와 격리가 필요합니다.

단계 2: 컨텍스트 파일 시스템 구축

이것이 "AI 출력 동질성"을 해결하는 핵심 단계입니다. CONTEXT 폴더에 다음 세 개의 Markdown 파일을 만듭니다:

about-me.md
귀하의 역할과 현재 작업 중심을 정의하는 데 사용됩니다. 이것은 이력서가 아니라 일상적인 작업에 참여하는 것인데, 귀하는 누구를 위해 작업하는지, 현재 우선 순위는 무엇인지, 어떤 사항이 비즈니스 가치가 있는지를 서술해야 합니다. 동시에 능력과 기준의 참조로 1~2개 대표적인 성과를 보완할 수 있습니다.

brand-voice.md
귀하는 자신의 표현 스타일을 고정시키는 데 사용됩니다. 어조 특징, 자주 사용하거나 금지된 용어, 레이아웃 선호도 및 2~3 단계의 실제 글쓰기 샘플을 포함합니다. 이것은 "일반 AI 콘텐츠"와 "개별 스타일 콘텐츠"를 구분하는 핵심적인 경계입니다.

working-preferences.md
Claude의 실행 규칙을 명확히하기 위해 사용됩니다. 예: 문제를 명확히 제기한 후 실행, 작업 분해 솔루션 먼저 출력, 확인 없이 삭제 작업을 수행하지 않음, 기본 출력 형식, 품질 표준 및 회피해야 할 동작 등을 명시합니다.

이 세 파일은 "콜드 스타트" 문제를 짧은 시간에 해결할 수 있습니다: 컨텍스트가 부족한 상태에서 매번 작업을 설명해야 하는 상황. 설정을 완료하면 Claude는 매 세션 시작 시 스타일, 기준 및 선호도에 대한 완전한 이해를 보유합니다.

무시되기 쉬운 중요한 점은 이러한 컨텍스트 파일이 "복리 효과"를 가지고 있다는 것입니다. 주간적으로 반복적으로 최적화하는 것이 좋습니다. Claude의 출력이 예상과 일치하지 않을 때 주요 판단을 우선해야 하는데, 이것이 힌트 문제인지 아니면 컨텍스트 문제인지입니다. 대부분의 경우 문제는 컨텍스트에서 비롯됩니다. 문제를 해결하는 길 또한 명확합니다: 해당 파일에 하나의 규칙을 추가하면 장기적인 효과적인 수정 기구가 형성됩니다.

실제 경험을 통해 볼 때, 이 시스템을 구축하는 데 드는 비용은 극히 낮습니다: 나는 대략 45분 정도 걸려 context 폴더의 초기 구축을 완료했습니다. 여기에는 나를 나타내는 것, 내가 하는 일, Claude의 실행 방식을 각각 정의한 .md 파일 세 개가 포함되어 있습니다. 이후에는 단 하나의 10단어 프로젝트 요약 힌트로 다음 작업을 수행하면, 처음 생성할 때 기대하는 수준에 도달합니다. 그러나 이전에는 각 작업마다 전체 작업 배경과 요구 사항을 처음부터 설명해야 했습니다.

사용자들은 다음을 언급했습니다: "Claude Cowork는 파일 처리 및 편집에 있어 매우 효과적입니다. 당신이 찾고 싶은 파일을 자연어로 설명하고 간단한 작업 명령을 제공하면, Claude는 ffmpeg를 호출하여 처리를 완료할 수 있습니다. 파일 편집이나 형식 변환에 대한 경험이 전혀 없더라도 해당 작업을 수월하게 수행할 수 있습니다."

단계 3: 전역 명령 설정

설정으로 이동하여 Cowork> 전역 명령 수정으로 이동하십시오.

전역 명령은 모든 콘텐츠의 앞에 로드됩니다. 파일, 힌트 단어보다 먼저, 심지어 Claude가 당신의 폴더를 읽기 전에 이미 활성화됩니다. 이것은 각 세션에서 따르게 될 "기본 동작 규칙"을 정의합니다.

다음은 시작점으로 사용할 수있는 템플릿입니다:

이것은 의미하는 것은, 가장 편안하고 가장 즉각적인 힌트 단어도 보정된 결과를 생성할 수 있습니다. Claude는 항상 당신이 누구인지 알고, 올바른 파일을 우선적으로 읽고, 판단하기 전에 확인을 항상 진행합니다. 힌트 단어 자체는 현재의 구체적인 작업만을 처리해야 합니다.

단계 4: AskUserQuestion 사용법 배우기

이 기능은 근본적으로 전체 상호 작용 방식을 변경합니다. 이제 더 이상 "완벽한 힌트 단어"를 디자인 하는 것이 아니라, Claude가 "완벽한 질문"을 디자인하도록 합니다. 어떤 힌트에서든 "AskUserQuestion을 사용하여 시작"을 추가하면, Cowork는 상호 작용형 양식을 자동으로 생성합니다: 다중 선택 질문, 클릭 가능한 옵션, 명확한 대안 경로 및 실행 전에 실제 요구 사항을 명확히하는 구조화된 질문 프레임워크가 포함됩니다.

결과는 이제 더 이상 장황하고 정교하게 설계된 프롬프트를 처음부터 작성할 필요가 없다는 것입니다. 대신, Claude가 필요한 정보를 스스로 판단하도록합니다. 첫 번째 라운드의 질문이 요구 사항과 여전히 일치하지 않는 경우 직접 문제를 지적할 수 있으며, Claude는 새로운 질문 라운드를 생성하여 지속적으로 반복됩니다.

거의 모든 시나리오에 적합한 일반적인 팁 템플릿:

단순히 이렇게 하면 됩니다. 이 템플릿은 당신의 컨텍스트 파일 시스템과 결합하면 대략 80%의 사용 사례를 커버할 수 있습니다. 작동 흐름은 항상 일정하며, 변하는 것은 컨텍스트 자체입니다.

Cowork 핵심 기능

연결자

발표일: 2월 24일.

Claude Cowork는 Google 드라이브, Gmail, DocuSign, FactSet, Google 캘린더, Slack 등 다양한 도구를 연결하는 것을 지원하고 기업 에디션 업데이트와 함께 동시에 출시되었습니다.

이들은 플레이팅된 통합이 아닙니다. Claude는 다음과 같은 작업을 자체적으로 수행 할 수 있습니다:

· 당신의 드라이브에서 파일을 검색하고 탐색

· 여러 소스에서 데이터를 추출하고 통합

· 수집 한 정보를 기반으로 자동 이메일 작성

· 계약을 스캔하고 잠재적인 위험을 표시

연결이 완료되면 Claude는 각 세션에서 이러한 도구의 실시간 데이터를 직접 호출하여 복사하여 붙이기, 스크린 샷 또는 수동 다운로드가 필요하지 않습니다.

설정 경로: 설정으로 이동 > 연결자, 디렉토리 탐색(현재 50개 이상의 통합 사례가 있음), '추가'를 클릭하고 승인을 완료하면됩니다.

이 작업은 한 번만 수행하면됩니다. 연결자는 모든 사용자에게 무료로 제공되지만(무료 에디션 포함, 2월 24일부터), 현재 Cowork에서 가장 과소 평가 된 기능 중 하나입니다.

전형적인 사용 예시:

· Slack과 연결 후: "지난 7 일간의 슬랙 메시지를 검색하여 추적이 필요한 사항을 요약하고 긴급도 순으로 정렬하십시오."

· Google 드라이브와 연결 후: "내 프로젝트에 관한 최신 문서를 내 드라이브에서 찾아 읽은 후 중점을 두어야 할 세 가지 사항을 요약하십시오."

· Google 캘린더 연동 후: "이번 주 일정 보기, 충돌하는 회의 확인 및 우선순위가 가장 낮은 회의에 대한 연기 이메일 생성."

플러그인 및 마켓플레이스

출시일: 2월 24일.

플러그인은 특정 직무를 위해 사전 구축된 기능 모듈로, 기술, 슬래시 명령 및 커넥터를 "역할 기반 도구 모음"으로 패키징합니다. Anthropic은 공식 플러그인을 출시했으며, 판매, 마케팅, 법률, 금융, 데이터 분석, 제품 관리, 고객 지원, 기업 검색, 엔지니어링, 인사, 운영, 디자인, 브랜딩, 생명 과학 연구 등 여러 분야를 커버합니다.

설치 방법: 왼쪽 사이드바에서 사용자 정의 > 플러그인 둘러보기를 클릭한 후 설치합니다; 채팅에서 "/"를 입력하여 사용 가능한 명령을 볼 수 있습니다.

추천하는 우선 설치 플러그인:

· 생산성
작업, 일정 및 일상적인 작업 흐름 관리. /productivity:start를 입력하면 Claude가 당일 일정을 자동으로 정리합니다.

· 데이터 분석
CSV 파일 업로드, /data:explore 입력 시 Claude가 자동으로 필드를 분석하고 이상을 감지하며 분석 제안을 제공하고 자연어로 SQL을 생성합니다.

그런 다음 귀하의 업무에 맞는 역할 플러그인을 선택하십시오:

/marketing:draft-content: 브랜드 어조를 기반으로 콘텐츠 생성

/sales:call-prep: 고객 조사 및 커뮤니케이션 요점 생성

/legal:review: 계약 검토 및 리스크 조항 표시

팀 사용자를 위해: 사내 플러그인 마켓을 구축하여 사용자 정의 플러그인을 조직 내에서 통합 배포하고 관리자 권한을 사용하여 제어할 수 있습니다 (팀 및 엔터프라이즈 플랜에 해당). 일회성으로 구축하면 팀에서 배포가 가능합니다.

더불어, Anthropic은 커뮤니티 개발 플러그인을 지원하는 공개 플러그인 마켓 및 앰배서더 프로그램을 출시했으며, 현재 생태계가 신속히 확장 중입니다.

플러그인은 더욱 개인화될 수 있습니다: 설치 후 Claude에게 직접 말하면서 "회사 상황에 맞게 이 플러그인을 맞춤화해 주세요."라고 말할 수 있습니다. Claude는 귀하의 작업 흐름, 용어 및 선호도를 묻고 이러한 정보를 플러그인의 장기적 맥락으로 적용합니다.

이는 일반적인 판매 플러그인이 당신의 목표 고객(Ideal Customer Profile, ICP) 및 가격 정책, 커뮤니케이션 스타일을 실제로 이해하는 독점적인 도구로 진화할 수 있다는 것을 의미합니다.

예약된 작업

라이브 날짜: 2월 25일.

한 번 설정하면, Claude는 주기적으로 작업을 자동으로 실행할 수 있으며, 예를 들어 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

· 매일 아침 이메일 요약

· 매주 금요일 데이터 지표 요약

· 정기적인 경쟁 인텔리전스 분석

전제 조건은 귀하의 컴퓨터가 켜져 있으며 Claude Desktop이 실행 중이어야 합니다.

다중 심층 사용자에 의해 확인된 실제 사용 사례 한 가지:

월요일 아침에 일어나면, 이미 정리된 브리핑이 당신을 기다리고 있습니다. 연결기와 함께 사용하면, 예약된 작업은 실제로 "자동 실행" 능력을 갖추게 됩니다. 예를 들어, "매주 월요일, #product-feedback 채널에서 모든 읽지 않은 Slack 메시지를 가져 와 주제별로 분류하고 Google Drive에서 개요를 생성합니다." —— 예약된 작업이 자동으로 트리거되고, 연결기가 실시간 데이터를 가져 오며, Claude가 처리를 완료하여 결과가 바로 당신의 폴더에 나타납니다.

저는 매일 3–4 개의 예약된 작업을 실행합니다: 아침에 AI 뉴스 브리핑 생성 및 콘텐츠 폴더에 저장; 낮에 X 및 제품 출시 정보를 가져 오고 제품 비교 분석 실행; 오후에 Discord 및 Telegram 커뮤니티 업데이트 정리; 저녁에 콘텐츠 성과 리뷰 생성.

각 작업은 수동 조작 시간을 20–30분 절약할 수 있으며, 하루에 거의 두 시간의 추가적인 유효 시간을 절약할 수 있고, 추가 관리 비용이 거의 필요하지 않습니다.

이 기능은 또한 Claude Desktop의 새로운 Customize 모듈과 함께 출시되었으며, 스킬, 플러그인 및 연결기를 단일 입구로 통합합니다.

발송 (Dispatch)

라이브 날짜: 3월 17일.

이는 모바일과 데스크톱 사이의 브릿지 기능으로, 현재 Pro 및 Max 사용자를 대상으로 합니다. Claude Desktop 또는 iOS/Android 클라이언트를 통해 어느 시나 Cowork의 작업을 원격으로 관리할 수 있습니다.

설정 방법은 매우 간단합니다. 클라우드 데스크톱에서 Cowork에 들어가서 사이드바의 Dispatch를 클릭하고 "유효 상태 유지"를 활성화하세요(그렇지 않으면 컴퓨터가 절전 모드로 들어간 후 작업이 중단될 수 있습니다). 그리고 휴대폰 앱을 열고, 사이드바에서 Dispatch를 클릭하세요.

핵심 경험은 연속적인 디바이스 간 동기화되는 대화 스레드입니다. 통근 중에 휴대폰을 통해 데스크톱의 작업을 클라우드에게 맡겨 세 개의 시트를 정리하여 보고서를 생성한다고 상상해보세요. 사무실에 도착하면 결과물이 이미 준비되어 있습니다. 심지어 클라우드는 하나의 Dispatch 명령어에 여러 작업을 중첩할 수 있으며, 클라우드는 당신이 떠난 동안 순서대로 실행할 것입니다.

대부분의 사람들이 간과하기 쉬운 세부 사항(Product Compass 가이드에서 제공됨) 중 하나는 Dispatch의 스케줄링 레이어가 당신의 CLAUDE.md를 읽지 않는다는 것입니다. 그것은 기본적인 가정에 근거하여 작업 힌트를 생성합니다. 하위 작업은 읽지만, 초기 명령어는 이미 흐름이 살짝 달라질 수 있습니다.

해결책은 Dispatch 명령어에 명시적으로 "CLAUDE.md 읽기"라는 문구를 추가하는 것입니다.

사용 제한 사항 및 대응:

현재 모바일에서 커넥터를 추가할 수 없음
→ Gmail, Slack, Notion 등의 연결은 미리 데스크톱에서 완료해야 하며, Dispatch가 자동으로 상속됨

현재 모바일에서 파일을 업로드할 수 없음
→ 해결책: 파일을 이메일로 보내고, 이후 Gmail 커넥터를 통해 클라우드가 읽도록 함

전반적으로, Dispatch는 "로컬 작업 능력"을 어느 시간, 어느 공간으로도 확장하는 데 중점을 둡니다. 이것은 원격 제어에 그치지 않고, 임무 실행의 시간 경계를 재구성하는 것입니다.

프로젝트

배포 날짜: 3월 20일.

관련 작업을 영구적인 작업 영역으로 구성하고, 각 프로젝트마다 독립적인 파일, 링크, 명령어 및 기억을 가지도록합니다. 기존 폴더를 가져오거나 처음부터 생성할 수 있습니다. 이는 여러 프로젝트를 동시에 관리할 수 있음을 의미하며, 예를 들어 "Q1 재무 보고서" 및 "제품 발매 자료"와 같은 프로젝트를 분리하여 관리할 수 있습니다.

프로젝트의 의미는 일회성 에이전트 세션에서 계속 발전하는 작업 공간으로 업그레이드하는 것에 있습니다. 연구 중심적인 임무에게 특히 중요하며, 이는 여러 대화 사이에서 맥락을 계속 잃거나 목표를 반복해서 설명할 필요가 없음을 의미합니다.

컴퓨터 사용

온라인 일시: 3 월 23 일

현재 연구 미리보기 단계에 있으며, macOS만 지원하며 Pro 및 Max 사용자를 대상으로 하며 Cowork 및 Claude Code에서 사용할 수 있습니다.

Claude는 이제 컴퓨터를 직접 제어할 수 있습니다. 클릭, 입력, 인터페이스 탐색, 앱 열기, 브라우저 사용, 양식 작성, 로컬 도구 조작을 할 수 있습니다.

공식 커넥터(예: Slack 또는 Google 캘린더)가 있는 경우, Claude는 우선적으로 인터페이스 호출을 사용합니다. 커넥터가 없는 경우에는 "마우스 + 키보드" 방식으로 작업을 수행합니다.

사용 메커니즘 및 리스크 설명

Claude는 중요한 작업을 실행하기 전에 권한을 요청합니다. 그러나 Anthropic은 여전히 이 모드에서 민감한 정보를 처리하지 않는 것이 좋습니다.

주목해야 할 리스크는 화면 콘텐츠 기반 프롬프트 인젝션입니다. Claude가 신뢰할 수 없는 웹 사이트를 열었을 때 해당 페이지 콘텐츠가 컨텍스트 창에 입력되어 모델 동작에 영향을 줄 수 있습니다.

권장 사항: 신뢰할 수 있는 응용 프로그램 및 알려진 웹 사이트 환경에서만 사용하십시오.

디스패치와 결합한 의미

컴퓨터 사용과 디스패치가 결합되면 능력이 추가로 확장됩니다. 클라우드에게 명령을 내릴 수 있어 데스크톱, 브라우저를 작업하거나 아직 커넥터에 연결되지 않은 애플리케이션의 작업을 완료할 수 있습니다.

본질적으로 이는 핵심 기능 경계를 허물고 "도구 호출"에서 "시스템 직접 조작"으로 나아가는 것입니다.

Chrome의 Claude

Chrome 확장 프로그램을 사용하면 Claude가 브라우저와 병행하여 작업할 수 있습니다. 웹 사이트 읽기, 요소 클릭, 양식 작성 및 페이지 탐색을 완료할 수 있습니다.

그러나 대다수가 간과하는 진정한 능력은 다음과 같습니다. 한 번의 작업 흐름 데모를 통해 Claude가 재현하는 방법을 학습할 수 있습니다. 매주 두 번 이상 반복되는 브라우저 작업 중 하나는 워크플로로 기록될 수 있습니다.

Claude Code와의 통합은 개발 프로세스를 더욱 원활하게 만듭니다. 당신은 터미널에서 코드를 작성하면서 동시에 브라우저에서 실시간으로 테스트할 수 있습니다. 확장 프로그램은 콘솔 오류, 네트워크 요청 및 DOM 상태를 읽을 수 있으며, 따라서 당신의 프론트엔드에 문제가 발생할 때 Claude는 종종 당신이 질문하기 전에 이미 원인을 찾아냅니다.

게다가, 당신은 Claude Desktop에서 직접 브라우저 작업을 제어할 수 있어서 창을 자주 전환할 필요가 없습니다. 팀 및 엔터프라이즈 사용자는 조직 수준에서 확장 프로그램을 통합 관리할 수 있으며, 웹 사이트 접근을 허용하거나 차단하기 위해 화이트리스트와 블랙리스트를 통해 통제할 수 있습니다.

전형적인 응용 시나리오는 다음과 같습니다: "매주 경쟁 상품 가격 페이지 확인" 이러한 프로세스를 워크플로우로 녹화합니다. Claude는 자동으로 각 사이트를 방문하고 가격 정보를 가져와서 Cowork 폴더의 비교표로 정리합니다. 이전에 45분 동안 반복해서 클릭해야 하는 작업이 한 번의 클릭으로 압축됩니다.

주의해야 할 점은 웹 사이트에 대한 액세스 권한을 신중히 부여해야 합니다. 웹 페이지 콘텐츠는 prompt 주입의 주요 경로 중 하나이며, 의심스러운 사이트 범위를 제한하는 것이 좋습니다.

경계 사용

최근 몇 달 동안 축적된 파일 정리:

Cowork가 증가된 6개월 간의 혼돈 파일이 포함된 폴더를 가리킵니다. 이 파일에는 영수증, 계약, 메모, 스크린샷 등이 포함됩니다.

Claude는 파일을 하나씩 읽어 분류, 날짜별로 이름을 변경하고 파일 구조를 구성하며 작업 로그를 생성합니다. 원래 2시간이 걸리는 정리 작업은 10분으로 줄일 수 있습니다.

한 사용자가 Cowork를 사용하여 317개의 디즈니 월드 비디오를 정리했습니다. Claude는 비디오 메타데이터에서 GPS 좌표를 추출하여 각 비디오의 공원 위치를 결정하고 이를 기반으로 자동으로 다른 폴더로 정렬합니다.

Lenny는 자체 팟캐스트 콘텐츠(수백 에피소드)를 탐색하고 자동으로 "가장 중요한 제품 경험"과 "가장 역설적인 통찰"과 같은 핵심 정보를 추출했습니다. 이러한 작업은 몇 분 내에 완료되었으며, 이전에는 몇 일이나 몇 주가 걸릴 수 있는 작업입니다. 관련 글

원본 자료에서 고객 전달 결과물 생성: 회의록, 원시 대본 및 몇 가지 연구 링크를 가지고 있을 때, 이제 외부에 직접 제출할 수 있는 구조화된 보고서를 생성해야 합니다.

Claude는 모든 원본 자료를 읽어서 구조화된 보고서로 통합하고, 귀하의 템플릿에 맞게 형식을 지정하여 즉시 발송 가능한 버전으로 저장합니다. 90분이 걸리던 작업이 15분으로 압축될 수 있습니다.

자동화된 주간 연구 브리핑: 경쟁 정보 수집을 위한 예약된 작업을 설정할 수 있습니다. 매주 월요일 오전 7시, Cowork는 경쟁 업체를 자동으로 조사하고 산업 출판물을 스캔하여 형식화된 보고서를 작성합니다. 여유로운 시간에 검토하기만 하면 됩니다. 연결기를 결합하면 Slack, Gmail 및 드라이브에서 실시간 데이터를 가져올 수도 있습니다.

금융 모델링: 한 창조자는 Cowork에게 소셜 미디어 이탈 가치평가 모델을 구축하도록 요청했습니다. Claude는 계획을 스스로 세우고, 공식 오류를 발견하고 수정하여, 최종적으로 4가지 평가 방법 및 129가지 공식이 포함된 "월가 스타일"의 Excel 파일을 전달합니다. 종합적인 가치평가 범위 포함: 매출 배수, EBITDA 배수, 사용자/구독 가치, 그리고 5년 DCF 모델. 솔직히 말하면, 이 정말 멋진 일입니다.

한계

Cowork의 사용량 속도가 매우 빠릅니다.

하나의 복잡한 작업은 일반 대화의 수십 배에 해당하는 양의 사용량을 필요로 할 수 있습니다. Pro(월 $20) 요금제에서, 매일 사용하는 경우 보통 일주일 이내에 한도에 도달합니다. 커뮤니티 피드백에 따르면, 중견 사용자들은 주로 3-4일 내에 속도 제한을 경험하며, 이는 중요한 임무 수행에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다.

다단계 작업(파일 읽기, 문서 생성, 병렬 하위 작업 등)은 본질적으로 계산 집약적입니다. Cowork가 주요한 업무 흐름이 된다면, Max(월 $100, 대략 5배 한도; 또는 월 $200, 대략 20배 한도)가 더 실용적입니다. 중간에 작업이 중단되지 않도록 하려면 설정> 사용량을 통해 실시간으로 사용 현황을 모니터링하는 것이 좋습니다.

긴 대화에서의 문맥 압축 문제도 무시할 수 없습니다. 대화가 문맥 상한에 가까워지면, Claude는 자동으로 초기 내용을 요약하여 공간을 확보합니다. 대화는 계속되지만, 정보의 정확성이 감소합니다: 숫자가 단순화되고, 파일 참조가 흐릿해지며, 초기 의사 결정이 개괄적으로 압축됩니다.

Claude가 구체적인 파일 대신 "일반적인 패턴"을 사용하여 답변하기 시작하면, 압축이 이미 발생했음을 의미합니다. 해결책은 중요한 지점에서 Claude에게 중요 정보를 파일에 써달라고 요청하는 것입니다. 이렇게 하면 문맥이 압축되어도 중요 정보를 여전히 참조할 수 있습니다.

현재 이는 연구 미리보기 단계에 있습니다. Anthropic은 또한 다음을 명확히 설명합니다: 모델은 여전히 파일을 잘못 해석하거나 간단한 문제에 불필요한 복잡한 경로를 취할 수 있습니다. 복잡한 다단계 작업에서는 예상 경로에서 벗어날 확률이 약 10% 정도이며 최종 결과에 지역적인 불일치가 있을 수 있습니다. 따라서 외부로의 출력 전에는 반드시 수동 검토가 필요합니다.

세션 간 무기억. 각 새로운 Cowork 세션은 완전히 독립적입니다: 누구인지 기억하지 않고 어제 무엇을 논의했는지도 기억하지 않습니다. 이것이 현재 가장 큰 마찰점입니다.

그러나 상황 파일 시스템을 구축하면이 문제를 효과적으로 완화할 수 있습니다:

· 선호도 파일 작성

· 프로젝트 계획 파일 작성

· 표준 작성 명령어

연속성이 필요한 경우 연속성을 "파일에 작성"합니다. 이의 장점 또한 명확합니다: 구조화된 작업 흐름은 이동 가능성, 공유 가능성 및 버전 제어 기능을 갖춥니다.

작업은 클라이언트 측에서 실행됩니다. Cowork는 Claude Desktop에서 활동 세션으로 실행됩니다. 창을 닫으면 작업이 중지됩니다. 애플리케이션을 종료하는 대신 컴퓨터를 절전 모드로 전환하는 것이 좋으며 세션을 유지할 수 있습니다.

데스크톱만 지원됩니다. 현재 Cowork는 모바일 버전이 없으며 브라우저 버전도 없으며 장치 간 동기화를 지원하지 않습니다(Dispatch가 부분적으로 보완할 수 있지만 완전히 대체할 수는 없음). 상황 파일을 클라우드 동기화 디렉터리(iCloud, Dropbox, OneDrive와 같은)에 넣는 것이 좋습니다. 적어도 파일이 서로 다른 장치 간에 일관성을 유지할 수 있습니다.

Claude Code를 효과적으로 활용하는 방법: 개발자를 대상으로

만약 Cowork가 지식근로자를 대상으로 한다면 Claude Code는 개발자를 대상으로 합니다.

Claude Code는 처음에는 2025년 2월에 명령줄 코딩 도구로 출시되었으며, 현재는 전체 개발 프로세스에서 AI 에이전트를 스케줄링하는 데 사용되는 확장 가능한 플랫폼으로 발전했으며, 연간 수익은 25억 달러에 이릅니다.

설치는 매우 간단합니다: npm을 통해 설치(npm install -g @anthropic-ai/claude-code), 프로젝트 디렉토리로 이동하여 claude를 입력하면 전체 코드베이스에 액세스 할 수있는 에이전트가 시작됩니다.

수행 할 수있는 작업에는 다음이 포함됩니다: 파일 읽기, 파일 쓰기, 명령 실행, 온라인 검색, 테스트 실행, 코드 제출 등.

동시에, claude.ai의 웹 버전은 2월에 중요한 업그레이드를 완료했으며, 다중 저장소 세션, 보다 개선된 diff 및 Git 상태 시각화, 그리고 슬래시 명령 지원이 추가되었습니다. 그러나 가장 깊은 능력은 여전히 터미널 버전에 집중되어 있습니다.

그러나 진정한 격차를 만드는 것은 "코드 작성" 그 자체가 아닙니다. 오히려 그 확장 레이어 능력인데, 이것이 Claude Code를 단순히 강화된 자동 완성 도구에서 구성 가능한 개발 플랫폼으로 변화시켰습니다.

"환경 설정"은 어떻게 이루어질까요? 세 가지 핵심 단계

1. CLAUDE.md: 프로젝트 수준 명령 설명서

각 세션이 시작될 때, Claude는 먼저 CLAUDE.md를 읽습니다. 이것은 직접 시스템 프롬프트에 로드되며 대화 전체 기간 동안 계속 적용됩니다. 여기에 작성된 내용은 Claude에서 따를 것입니다. 그러나 대부분의 사람들은 이를 완전히 무시하거나 많은 무효한 정보를 삽입하여 출력 품질을 오히려 낮춥니다. 너무 적거나 너무 많은 정보는 불이익을 가져옵니다 - 이것은 파악해야 할 "임계값"입니다.

무엇을 작성해야 하는가

실행 품질에 실제적인 영향을 끼치는 내용에 초점을 맞추어야 합니다:

· 빌드, 테스트, 린트 등 핵심 명령어 (구체적인 bash 명령어)

· 핵심 아키텍처 결정 (예: "Turborepo의 monorepo 아키텍처 채택")

· 명확하지 않은 제약 사항 (예: "TypeScript는 strict 모드로 열고, 사용하지 않은 변수는 오류를 발생시킵니다.")

· import 규칙, 네이밍 규칙, 오류 처리 스타일

· 핵심 모듈의 파일 및 디렉토리 구조

무엇을 작성해서는 안 되는가

· 린터 또는 포매터 구성에 이미 적힌 내용

· 이미 링크된 완전한 문서

· 장황한 이론 설명

200행으로 제어하는 것이 좋습니다. 이 길이를 초과하면 너무 많은 컨텍스트를 차지하여 Claude의 명령 따르기 능력을 약화시킬 수 있습니다. 왜냐하면 Claude는 당신의 명령과 Claude Code 자체의 시스템 프롬프트 사이에서 "주의 경쟁"해야하기 때문입니다.

"무엇을 해야 하는가"뿐만 아니라 "왜 해야 하는가"도 작성해야 합니다

「TypeScript strict 모드 사용」은 기본 요구 사항이지만, 「strict 모드 사용 - 우리가 암시적 any 유형 때문에 온라인 버그가 발생한 적이 있었기 때문에」 효과적일 것입니다. 그 이유는, 「왜」 가 판단 맥락을 제공하여 Claude 가 명시적으로 처리되지 않은 시나리오에서 더 합리적인 결정을 내릴 수 있게하기 때문입니다.

한 번에 완성하는 대신 계속해서 업데이트하기

작업 중에 '#' 키를 누르면, Claude 가 자동으로 CLAUDE.md에 새로운 규칙을 추가합니다. 동일한 문제를 두 번째 수정하는 것을 발견하면, 이것은 한 번 파일에 쓰여져야 함을 나타냅니다. 시간이 지남에 따라, 이것은 실제로 코드베이스의 작동 방식을 정확하게 반영하는 '활성 문서' 로 진화합니다.

좋은 것과 나쁜 것의 차이

나쁜 CLAUDE.md 는 새로 온 사람에게 제공되는 입사 문서처럼 보입니다; 좋은 CLAUDE.md 는 오히려 자신이 잊혀질 때 자신에게 남겨둔 업무 메모처럼 느껴집니다.

2. CLAUDE.md의 계층 구조

대부분의 사람들이 간과하는 한 가지는: CLAUDE.md 가 단일 파일이 아니라 세션 시작 시 적용되는 계층 구조인 것입니다.

관리 정책(조직 단위)
IT 배포, 덮어쓸 수 없음, 회사 전체 규칙 적용

~/.claude/CLAUDE.md(전역 단위)
개인 선호 구성, 프로젝트 간에 적용, 버전 관리에 포함되지 않음

./CLAUDE.md(프로젝트 단위)
팀 공유 구성, Git에 제출, 모든 구성원에게 동일하게 적용

CLAUDE.local.md(로컬 오버라이드)
현재 프로젝트에 대한 개인적인 조정, 자동 제출 무시

규칙이 충돌할 때, 상위 계층의 우선 순위가 더 높습니다. 이 계층 구조를 통해 Claude Code 는 '개인 도구' 에서 '팀 협업 시스템' 으로 확장될 수 있습니다.

흔한 팀 문제

개발자들이 핵심 규칙을 개인 설정(~/.claude/CLAUDE.md)에 쓰고, 이로 인해 자신의 사용 시 모든 것이 정상적으로 작동합니다. 그러나 새로운 팀원이 저장소를 복제하면, 이러한 개인 설정이 없어서 출력이 일관되지 않아집니다. 팀은 종종 모델 문제로 오해하지만, 실제로는 설정 문제입니다.

전형적인 사례는 다음과 같습니다. 팀은 "클로드의 무작위 행동"을 추적하는 데 두 날을 소비했으며, 마침내 핵심 규칙이 숙련된 개발자의 로컬 구성에만 존재한다는 것을 발견했습니다. 결론은 매우 간단합니다. 모든 팀 규칙은 프로젝트 수준의 CLAUDE.md에 작성되어야 합니다.

3. 규칙 디렉토리: 확장 가능한 모듈식 지시체계

CLAUDE.md가 비대해질 때 (이는 불가피합니다), 규칙을 .claude/rules/ 디렉토리로 분할할 수 있습니다.

이 디렉토리에 있는 각 Markdown 파일은 세션 시작 시 CLAUDE.md와 함께 로드됩니다. 이는 지시체계를 모듈화하고, 동시에 주 파일의 간결성과 유지 관리 용이성을 유지할 수 있게 합니다.

각 파일이 초점을 유지할 수 있습니다. API 규격을 담당하는 사람은 api-conventions.md를 유지 보수하고, 테스트를 담당하는 사람은 testing.md를 유지 보수하여 각자의 역할이 분명하며 서로 방해하지 않습니다.

진정한 가치를 실현하는 것은 "경로 범위 규칙"입니다. YAML 헤더 구성에 Glob 패턴을 포함하여 파일 내에서 이러한 규칙을 추가하면, 이러한 규칙은 Claude가 해당 경로를 처리하는 파일과 일치하는 경우에만 적용됩니다.

이는 여러 테스트 파일을 모두 커버할 수 있습니다. 어떤 디렉토리에 있더라도 해당 파일이 적용됩니다. 반면, 디렉토리 수준의 CLAUDE.md는 해당 디렉토리의 파일에만 적용됩니다. 50개 이상의 테스트 디렉토에서 일관된 규격을 적용해야 하는 경우, 경로 기반 규칙이 더 합리적인 해결책입니다. 또한 이 방법은 토큰 소비를 줄일 수 있으며, 관련 규칙은 일치하는 경우에만 로드됩니다.

명령어, 기술 및 에이전트의 차이

이 세 가지 확장 메커니즘은 각각 다른 방식으로 작동합니다. 잘못된 사용 사례의 경우 오히려 사용 비용과 마찰을 증가시킬 수 있습니다.

명령어(.claude/commands/)는 수동으로 트리거해야 하는 슬래시 명령어입니다.

예를 들어, review.md라는 파일은 /project:review라는 명령어와 대응됩니다. Markdown을 사용하여 파일에 지시를 작성할 수 있으며, 느낌표 백쿼우트 구문을 통해, 먼저 쉘 명령을 실행한 후 Claude 처리 팁 이전에 출력 결과를 삽입할 수 있습니다.

지금은 /project:review 를 실행할 때 시스템이 실제 git diff 를 자동으로 힌트에 삽입합니다.

$ARGUMENTS 를 사용하여 매개변수를 전달할 수도 있습니다. 예를 들어: /project:fix-issue 234 를 실행하면 234번 이슈의 내용이 즉시 로드됩니다.

프로젝트 수준 명령어들 (.claude/commands/) 은 제출되어 팀 전체에서 공유되며; 개인적 명령어들 (~/.claude/commands/) 은 단순히 /user:command-name 형태로 나타나며, 개인에게만 표시됩니다.

Skills (.claude/skills/) 는 다른 메커니즘입니다: 직접적으로 실행되지 않으며, Claude 가 작업 일치 시 자동으로 호출됩니다.

어떤 슬래시 명령어도 입력하세요. Claude 는 skill 의 설명을 읽고 현재 작업이 일치하는지 판단하여 적절한 시기에 자동으로 활성화합니다.

다시 말하면:

·Commands 는 「당신이 작동하길 기다림」

·Skills 는 「시나리오를 인식한 후 자동으로 실행」

구조적으로, Skills 는 폴더이며 단일 파일이 아닙니다. 여기에는 스크립트, 참고 문서, 데이터 및 템플릿이 포함될 수 있습니다. SKILL.md 파일을 통해 YAML 헤더를 구성하여 트리거 조건을 정의할 수 있습니다:

Skills 지금은 YAML 헤더에서 effort(추론 강도) 매개변수를 설정하도록 지원하며, 모델의 기본 추론 강도를 호출 시 오버라이드할 수 있습니다. 동시에, 필요에 따라 트리거될 수 있는 hooks 를 지원하여 해당 skill 이 호출될 때만 활성화됩니다. 예를 들어: /careful 는 파괴적 작업을 방지하기 위해 사용되며, /freeze 는 특정 디렉토리 외에서의 편집을 제한하는 데 사용됩니다.

Anthropic 내부 엔지니어링 팀은 아홉 가지 시나리오에 대해 수백 개의 skills 를 구축했으며, 라이브러리/API 참조, 제품 확인, 데이터 검색, 비즈니스 프로세스 자동화, 코드 스켈폴딩, 코드 품질 검토, CI/CD 배포, 운영 매뉴얼(runbooks) 및 인프라 운영을 포함합니다.

3 월 7 일에, 그들은 그중 17 가지 skills 를 GitHub (anthropics/skills)에 오픈 소스로 공개할 예정이며, 이는 창의적 디자인, 문서 생성, 기술 개발 및 기업 커뮤니케이션 등의 시나리오를 다룹니다.

한 skill에서 가장 가치 있는 부분은 종종 직접 경험한 「덫」을 요약하는 것입니다. 이러한 경험을 우선적으로 기록하면 가장 가치가 있습니다.

Agents(.claude/agents/)는 더 깊은 추상화입니다: 이들은 독립된 시스템 힌트, 도구 권한 및 모델 선호 설정을 갖춘 「하위 에이전트 역할」입니다.

도구 필드는 에이전트의 능력을 제한하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 보안 감사 에이전트는 Read, Grep 및 Glob 권한만 부여받으며 쓰기 권한은 갖지 않습니다. 이것은 고의적으로 설계된 제약 조건입니다. 모델 필드는 서로 다른 작업을 위해 보다 저렴한 모델을 선택할 수 있게 합니다. 주로 읽기와 탐색이 주된 작업일 경우, Haiku는 보통 충분히 강력합니다.

Subagents의 주요 가치는 주요 컨텍스트를 깔끔하게 유지하는 데 있습니다. 주요 에이전트의 컨텍스트 창은 대량의 탐험적 정보로 채워지기 쉽습니다. 그러나 Subagents는 독립적인 콘텍스트에서 이러한 「더러운 작업」을 완료한 후 압축된 결과를 반환합니다. 결국, 주 대화에는 결론이 아니라 전체 추론 과정이 남지 않습니다.

Claude Code Core Features

Tasks

배포 일시: 1월 22일.

Anthropic은 기존의 Todos 시스템을 Tasks로 업그레이드하여 진정한 프로젝트 관리 기본 구성 요소로 만들었습니다.

Tasks는 의존성을 지원하며 데이터는 로컬 파일 시스템(~/.claude/tasks)에 저장되며 여러 Subagents 또는 세션이 동일한 작업 목록에서 협업할 수 있습니다. 특정 세션이 작업을 업데이트하면 해당 변경 사항은 해당 작업 목록을 사용하는 모든 세션에 대해 동기화되어 브로드캐스트됩니다.

작업 목록을 환경 변수로 설정하여 여러 병렬 에이전트를 시작하고 동일한 작업 시스템을 통해 협업할 수도 있습니다. 이것이 다중 세션 작업 흐름의 기초이자 Agent Teams가 조직을 유지하는 핵심 메커니즘입니다.

Agent Teams

배포 일시: 2월 5일, Opus 4.6과 함께 출시되었으며 현재 실험적인 기능입니다.

만약 Subagents가 「개별 실행, 통합 보고」 형태라면, Agent Teams는 보다 협업적인 팀과 유사합니다. 팀 멤버들은 수신함과 유사한 메커니즘을 통해 직접 통신하며 의존성이 있는 작업 목록을 공유하여 작업을 분할하고 병렬로 협업할 수 있습니다.

최대 10명의 멤버를 동시에 지원합니다. 한 명의 메인 세션이 전반적인 조정을 담당하며 작업을 할당하고 결과를 통합합니다. 각 멤버는 각자 독립적인 컨텍스트 창에서 작업을 수행합니다.

서브 에이전트와 달리 팀 멤버들은 다음을 할 수 있습니다:

· 직접 발견을 공유합니다

· 서로 확인하고 의문을 제기합니다

· 메인 세션을 경유하지 않고 공동 작업할 수 있습니다

활성화 방법: settings.json 파일에서 다음을 설정하세요
CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

전형적인 응용 사례

예를 들어 새 기능을 개발해야 할 때 API, 프론트엔드 구성 요소 및 테스트 시스템이 관련될 수 있습니다.

세 명의 멤버를 시작할 수 있습니다:

· API 인터페이스 담당자 한 명

· React 컴포넌트 담당자 한 명

· 통합 테스트 담당자 한 명

이들은 공동 작업할 수 있도록 작업 목록을 공유하며, 테스트 멤버는 실시간으로 검증해야 할 인터페이스 및 컴포넌트를 파악할 수 있습니다. 전체적으로 일련 작업이 직렬에서 병렬로 변화되어 90분이 소요되던 작업이 약 30분으로 압축될 수 있습니다.

사용 범위

에이전트 팀은 추가적인 조정 비용을 발생시키며, 토큰 사용량이 단일 세션보다 상당히 높습니다.

적합한 경우:

· 병렬 분해가 가능한 작업

· 각 하위 작업이 비교적 독립적인 경우

부적합한 경우:

· 순서에 강하게 의존하는 작업

· 동일 파일을 빈번히 수정해야 하는 경우

이러한 경우에는 단일 세션 또는 서브 에이전트를 우선하여 사용해야 합니다.

원격 제어

릴리즈 날짜: 2월 24일 (최초로 Max 사용자를 대상으로 하며, 이후 Pro로 확장됩니다).

이것은 채널 이전의 솔루션입니다.

터미널에서 claude rc를 실행한 다음 모바일에서(클로드 앱 또는 claude.ai) 세션을 편입하여 원격 제어를 실현할 수 있습니다:
작업을 데스크톱에서 시작하고 나중에 모바일로 전환하여 실행 프로세스를 계속할 수 있습니다.

Telegram과 Discord에 액세스하여 채널(이하 'Channels')이 사용되는 시나리오가 확장되었지만, Remote Control은 여전히 "스마트폰에서 터미널을 제어하는" 가장 간편한 방법이며, 추가 구성 없이 메시지 봇을 필요로하지 않습니다.

Claude Code Channels: 상시 온라인 메시징 인터페이스

온라인일: 3월 20일, 현재 연구 미리보기 단계.

한번쯤 스마트폰으로 AI에게 직접 메시지를 보내고 로컬 머신에서 작업을 실행하도록하고 싶었던 적이 있다면, 이것이 해당 솔루션입니다.

Channels는 실행 중인 Claude Code 세션을 Telegram 또는 Discord에 연결할 수 있습니다. 스마트폰에서 메시지를 전송하기만 하면, Claude가 지시를 로컬 개발 환경에서 처리(파일, 도구, Git 등 모든 리소스 포함)하고 동일한 채팅 앱을 통해 결과를 반환합니다.

세션이 백그라운드에서 계속 실행됩니다. 외부 이벤트가 지속적으로 발생하며, Claude가 프로젝트 전체 컨텍스트에서 하나씩 처리합니다. 실행 프로세스를 지켜보는 것이 더는 중요하지 않습니다.

이 상호작용 방식은 OpenClaw가 2025년 11월에 출시된 후 빠르게 인기를 얻은 이유입니다: '상주형 AI 작업 노드'로서 사용자가 상용 메신저를 통해 상시 호출할 수 있는 것입니다.

차이점은 Channels가 Claude Code 기본 기능으로, Anthropic의 보안 시스템에 의해 지원되며, MCP 아키텍처에 기초하여 우수한 확장성을 갖추고 있다는 것입니다.

구성 방법:

Telegram을 열고 봇에게 임의의 메시지를 보내면 짝 맞춤 코드가 반환됩니다. /telegram:access pair <code>를 사용하여 바인딩을 완료하십시오. 페어링 프로세스는 봇을 사용자 ID로 잠그고 다른 사람이 세션을 제어하지 못하도록합니다.

Discord의 연결 방법은 해당 플러그인을 통해 동일합니다.

현재 제한 사항은 다음과 같습니다:

· 터미널 세션을 계속 유지해야 합니다 (tmux, screen 또는 백그라운드 프로세스와 결합 가능)

· 연구 미리보기 단계에서는 Anthropic 공식 플러그인 만 지원됩니다

· 권한 확인은 여전히 터미널에서 완료해야 함

그러나 해당 플러그인 아키텍처는 확장을 위해 설계되었습니다. Slack, WhatsApp, iMessage 등 다양한 채널이 이미 제안되었으며 사용자 정의 채널 개발 문서도 이미 공개되어 있습니다.

전체 채널 구성 프로세스는 대략 10 분 정도 소요됩니다: Telegram 봇 만들기, 매치 코드 가져오기, 바인딩 완료. 그 이후로는 외출 중에 휴대폰을 통해 지역 Claude Code 세션을 직접 조작할 수 있습니다. 예를 들어, 커피를 사러 갔을 때 휴대폰을 사용하여 인증 프로세스를 리팩토링하도록 요청하고, 다시 사무실로 돌아와서는 PR이 직접 검토될 준비가 되어 있었습니다.

그 순간, 이는 더 이상 도구가 아닌 기반 인프라로 보였습니다.

훅

훅은 특정 라이프사이클 지점에서 자동으로 트리거되는 셸 명령입니다. 예: 커밋하기 전(pre-commit), 도구 호출 후(post-tool-call), 또는 Claude가 특정 파일 편집을 시도할 때.

그들이 주목하는 것은 AI의 "지능 수준"이 아니라 결정론적인 제어 능력입니다.

전형적인 응용 프로그램에는 다음이 포함됩니다:

· Claude가 작성한 각 파일에 대해 자동으로 lint 실행

· 민감한 정보를 포함하는 파일이 커밋되는 것을 방지

· 작업 완료 후 Slack 알림 전송

· 각 편집 후 자동으로 유형 확인 실행

· 100% 준수해야 하는 규정 강제 적용

예를 들어, Claude가 민감한 정보를 커밋하는 것을 방지하는 데 사용되는 기본 훅 구성의 일부는 다음과 같습니다:

이 구성을 .claude/settings.json에 추가하면 자격 증명 파일이 리포지토리에 들어가기 전에 가로채어져 민감한 정보에 대한 선행 보호를 달성하고 모델 판단에 의존하지 않고 결정론적 보호를 제공할 수 있습니다.

최근 추가된 기능에는 PostCompact 후크(컨텍스트 압축 후 트리거되어 압축된 콘텐츠를 기록하는 데 사용됨) 및 ExitWorktree 후크가 포함됩니다.

명확한 의사 결정 프레임워크는 다음과 같습니다: 후크는 결정론적 보호를 제공하며 100% 정확한 실행이 필요한 비즈니스 규칙에 사용되어야 합니다. 프롬프트는 확률적 가이드로, 기호 및 소프트 제약 조건에 적합합니다.

한 번의 실패로 경제적 손실이나 법적 리스크가 발생할 수 있는 경우, Hooks를 우선 사용해야 합니다.

MCP

MCP는 Claude를 외부 서비스에 연결하는 오픈 표준으로, 데이터베이스, API, GitHub, Slack, Telegram, Google Drive 등 서버 측 인터페이스를 구축할 수 있는 거의 모든 시스템을 포함합니다.

MCP는 AI 시대의 'USB-C 인터페이스'로 이해할 수 있습니다: 각 데이터 소스에 대해 개별 통합을 개발할 필요가 없고, 대신 통일된 프로토콜에 연결합니다.

· MCP 서버: 데이터 및 기능 제공

· Claude: 클라이언트로서 접속

전체 채널 기능은 MCP를 기반으로 구축되며, Telegram 및 Discord의 접근 또한 본질적으로 MCP 서버이며, 플러그인 아키텍처도 이 시스템 위에서 작동합니다.

다시 말해, 'Claude + 외부 데이터' 시스템을 구축 중이라면 본질적으로 MCP를 사용하고 있습니다.

MCP 구성은 일반적으로 다음 위치에 있습니다:

프로젝트 수준: .mcp.json(버전 관리, 팀 공유)

개인 수준: ~/.claude.json

${GITHUB_TOKEN}과 같은 환경 변수를 통해 자격 증명을 저장소에 기록하지 않도록 할 수 있습니다.

자체 MCP 서버를 구축하기 전에 커뮤니티 구현이 이미 있는지 우선 확인해야 합니다. Jira, GitHub, Slack, Notion, Linear 등의 일반적인 도구에는 이미 구성된 솔루션이 있습니다. 팀별 요구 사항에 대한 커뮤니티 솔루션이 충족되지 않을 때에만 자체 구축을 권장합니다.

주기적으로 /mcp을 실행하여 각 서비스의 토큰 소비를 확인하는 것이 좋습니다. 실제 사례에서 프로젝트는 유레카 창에 대략 15%를 차지하는 유레카 연결 때문에 소비되었습니다. 사용되지 않는 서비스는 즉시 연결을 해제해야 합니다.

플러그인

플러그인은 팀의 표준화된 핵심 수단입니다. 한 멤버는 코드 리뷰 스탠다드, 배포 프로세스 및 아키텍처 규범을 플러그인으로 캡슐화하고, 팀이 통합한 후 출력 일관성, 스타일 일관성 및 프로세스 규정 준수를 달성할 수 있습니다. 표준은 더 이상 개인 기억에 의존하는 것이 아니라 시스템 능력으로 남아 있습니다.

플러그인은 본질적으로 기능, 후크, 하위 에이전트 및 MCP 서버를 패키지화한 설치 가능한 모듈입니다.

예를 들어, 전체 코드 리뷰 프로세스(스킬, 하위 에이전트 및 커밋 전 후킹 포함)는 플러그인으로 래핑되어 시장이나 팀 내부 저장소를 통해 배포할 수 있습니다.

플러그인의 스킬은 네임스페이스(/my-plugin:review와 같은)를 사용하여 다른 플러그인 간 충돌을 피할 수 있습니다. 3월 20일 업데이트에서는 settings.json에서 source: 'settings'를 통해 플러그인 엔트리를 선언하는 것을 지원합니다.

제안된 경로:

· 자신의 역할에 맞는 공식 플러그인 설치

· 한 주간 실제로 사용

· 팀 표준을 준수하는 사용자 정의 플러그인 구축

진정한 효율 향상은 세 번째 단계에서 일어납니다.

헤들리스 모드와 CI/CD

Claude Code는 대화형이 아닌 모드로 -p 매개변수를 통해 실행할 수 있으며, 이는 PR 코드 검토, 보안 스캔, 테스트 생성, 문서 업데이트와 같은 자동화 프로세스에 직접 포함될 수 있습니다. 이 매개변수를 사용하지 않으면 CI 작업이 상호작용 입력을 기다리는 동안 블록될 수 있습니다.

결합:

--output-format json

--json-schema

구조화된 결과를 출력하여 자동 시스템이 구문 분석하고 PR 코멘트를 생성할 수 있습니다.

기본적인 GitHub Actions 워크플로우는 다음과 같습니다:

· PR 생성 시 트리거

· 실행: claude -p "이 차이를 검토..."

· JSON 출력

· 분석 및 코멘트 작성

배포 비용은 약 15분이며, 사전에 문제를 발견할 수 있습니다.

핵심 원칙: 코드 검토는 독립적인 Claude 인스턴스를 사용해야 하며, 코드 생성의 동일한 세션은 사용하지 말아야 합니다. 이유는 코드 생성 세션이 추론 경로를 유지하여 자체 결정을 의심하기 어렵게 만드는 반면, 독립적인 인스턴스는 문제를 식별하기가 쉽습니다.

Claude Code 보안 기능

Claude Code는 전체 코드베이스에 대한 보안 감사 기능을 갖추고 있습니다. 전통적인 스캔 도구는 규칙 일치에 의존하며, 오검출률은 보통 30%–60%에 이릅니다. Claude는 파일 간 데이터 흐름 분석을 통해 의미론적 이해를 통해 복잡한 논리적 취약점을 식별할 수 있습니다.

Anthropic는 오류 보고율이 5% 미만임을 보고했습니다. Opus 4.6 테스트에서 그들의 보안 팀은 여러 성숙한 오픈 소스 프로젝트에서 500개 이상의 취약점을 발견했으며, 일부 문제는 여러 년 동안 식별되지 못한 상태였습니다. 그 후에 Claude는 결과를 추가적으로 심층 조사하기 위해 레드팀 메커니즘을 통해 검토할 것입니다.

Voice Mode(음성 모드)

Claude Code는 음성 입력을 지원하여 키보드 없이 코딩할 수 있습니다.

전형적인 시나리오는 다음과 같습니다: 코드를 검토하면서 리팩토링 로직을 동시에 설명; 복잡한 문제를 고려할 때 바로 음성으로 해결책을 설명하고 /voice를 통해 활성화합니다.

WebSocket 연결 끊김 등의 초기 문제가 있었지만 현재는 계속 최적화되고 있습니다.

자동 코드 리뷰 및 PR 워크플로우

Claude Code는 PR에서 자동으로 코드 리뷰를 수행할 수 있습니다: diff 분석, 코드 품질 평가, 잠재적 문제 식별, 테스트 커버리지 확인 및 PR로 작성된 의견으로 제공됩니다.

CI/CD와 결합하여 다음을 수행할 수도 있습니다: 미리보기 자동 생성, 테스트 실행, 변경 사항 요약, 조건 충족 시 병합 준비

Chat, Cowork 및 Code 이외에도, 생태계는 계속 확장 중입니다.

Excel 및 PowerPoint에서 Claude 사용하기

Claude는 이제 Excel 및 PowerPoint에 플러그인 형태로 통합되었습니다.

3월 11일 업데이트에서 두 애플리케이션 간의 컨텍스트 공유가 구현되었습니다: Excel에서 수행된 데이터 분석(수식, 피벗 테이블, 조건부 서식 등)은 PowerPoint로 실제로 이동하여 프레젠테이션 콘텐츠 및 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다. 이 프로세스에서 정보가 손실되지 않습니다.

Skills도 플러그인에서 실행할 수 있습니다. Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI 또는 Microsoft Foundry를 기반으로 하는 기업 사용자는 LLM 게이트웨이를 통해 액세스할 수 있습니다.

가장 효율적인 워크플로우는 다음과 같습니다: 원시 데이터를 Excel에 가져와서 Claude가 분석을 수행하고 피벗 테이블을 작성하고 주요 추세를 추출하도록 합니다. 그런 다음 PowerPoint를 열어서 직접 Claude가 이러한 분석 결과를 기반으로 프레젠테이션을 생성하도록 합니다.

맥락이 이미 공유되었기 때문에 클로드는 데이터, 핵심 결론 및 주요 숫자를 이미 이해하고 있습니다. 이를 반복해서 언급하거나 다른 애플리케이션으로 다시 복사 붙여넣기하거나 다시 포맷할 필요가 없습니다.

일부 창작자들의 피드백에 따르면, 라스트 데이터에서 이사회 보고까지 약 20분 정도만 소요됩니다.

Microsoft는 또한 3월 9일에 클로드 모델을 기반으로 하는 "Copilot Cowork"를 출시했으며, 이는 99달러/사용자의 E7 기업 구독의 일환입니다.

클로드는 현재 다른 기업 제품의 기본 엔진 기능으로 본격화되고 있습니다.

채팅 내 맞춤 시각화(Custom Visuals in Chat)

출시일: 3월 12일 (베타), 모든 사용자에게 공개 (무료 사용자 포함)

이제 클로드를 통해 채팅에서 직접 대화형 차트, 프로세스 다이어그램 및 시각적 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

이러한 콘텐츠는 HTML 및 SVG를 기반으로 작성되며, 호버 및 클릭 상호 작용을 지원하며 대화가 진행됨에 따라 지속적으로 업데이트됩니다.

다음 사항을 구별해야 합니다:

인라인 시각화(채팅 내 시각화): 일시적이며 대화와 함께 동적으로 변경

아티팩트(Artifacts): 영구적이며 공유 가능한 문서 (사이드바에 위치)

채팅 내 시각화는 대화 중에 일시적인 '화이트보드를 그리는' 것과 비슷합니다. SVG/HTML로 내보내거나 Artifact로 저장할 수 있습니다.

사용 권장 사항:

데이터를 탐색하거나 개념을 설명할 때 인라인 시각화를 우선적으로 사용하세요.

결과물을 제공해야 할 때 Artifacts를 사용하세요.

전형적인 시나리오는 다음과 같습니다: 디버깅 프로세스 중에 "인증 프로세스 다이어그램을 그려주세요"라고 말하는 것입니다.

클로드는 즉시 다이어그램을 생성하고 문제를 식별한 후에도 도구 전환 없이 토론을 진행할 수 있습니다.

일부 중요 변경 사항

API

클로드 기반 애플리케이션을 개발하는 개발자들에게 중요한 변경 사항은 다음과 같습니다:

추론 메커니즘 조정

적응형 추론 (노력)이 기존의 budget_tokens 모델을 대체했습니다.

Sonnet 4.6: "중간"으로 설정하여 비용을 줄이면서 품질에 명백한 영향을 미치지 않음

Opus 4.6: "최대" 모드 추가, 극한 성능 시나리오에 사용되지만 토큰 소비가 상당히 증가함

추론 토큰은 출력 토큰 당 청구됨 (Opus의 경우 $25/M), 따라서 노력은 자동화 프로세스에서 중요한 비용 제어 매개변수입니다.

도구 및 출력 능력 완전한 GA

세밀한 도구 스트리밍 호출은 이제 공식적으로 사용 가능함

구조화된 출력은 이미 GA 상태임

데이터 리젼 서포트 (추론을 미국 내로 제한 가능, 가격은 1.1배)

100만 컨텍스트 창 자동 적용 (추가 구성 필요 없이 200K 토큰 이상에서 작동)

웹 능력

웹 검색 또는 웹 가져오기와 결합된 코드 실행에 대한 비용이 없음

검색 결과 지원 동적 필터링 (추가 비용 없음)

웹 검색 및 웹 가져오기 모두 GA 상태이며 베타 태그 필요 없음

이는 현재 대부분의 개발자가 쉽게 놓치는 주요 능력 중 하나입니다.

API Skills

API Skills는 아직 널리 사용되지 않는 새로운 능력입니다.

Anthropic은 PowerPoint, Excel, Word 및 PDF 처리에 대한 미리 구축된 기술을 제공하였으며;
동시에 사용자 지정 기술을 /v1/skills 인터페이스를 통해 업로드하여 도메인 지식 및 조직 프로세스를 재사용 가능한 능력으로 캡슐화할 수 있습니다.

주의해야 할 사항:

Skills는 코드 실행 능력에 의존합니다.

문서 처리 애플리케이션의 경우, 이 능력은 많은 내장 도구 체인을 대체할 수 있습니다.

컨텍스트 압축 (Context Compaction)

세션이 컨텍스트 상한에 가까워질 때 시스템은 자동으로 기록 내용을 요약하여 중요 정보를 유지한 채 공간을 해제합니다.

100 만 개의 컨텍스트 창이 공식적으로 제공되면서 압축 트리거 빈도가 현저히 감소했습니다.

데이터 및 규모

Anthropic은 2026년 2월 12일에 광범위하게 보도된 300억 달러의 G 라운드 투자유치를 완료했으며, 회사 가치는 3800억 달러에 이르렀습니다. 이번 라운드는 GIC와 Coatue가 주도하며, 역사상 두 번째로 큰 벤처 투자 거래로, OpenAI의 400억 달러 투자에 이어 놓쳐지지 않았습니다. Microsoft와 NVIDIA도 참여했습니다.

회사의 연간 매출은 이미 140억 달러에 달하며, 연속 세 해 동안 10배 성장을 이룩했습니다. 그 중 Claude Code만 연간 매출이 이미 25억 달러에 이르렀으며, 올해 초보다 두 배 이상 증가했습니다. 동시에 기업 구독 규모는 네 배로 증가했습니다.

고객 구조상:

· 포춘 500 대 기업 중 8개 기업이 이미 Claude 고객입니다.

· 연간 지출이 100만 달러를 초과하는 고객은 이미 500여 개 기업에 달합니다(2년 전에는 약 열여 개 기업 정도였습니다).

· 연간 지출이 10만 달러를 넘는 고객 수는 작년 동안 7배 증가했습니다.

현재 기업 고객이 매출의 약 80%를 기여하고 있으며, 기업 버전은 온라인 직접 구매를 지원하므로 전통적인 판매 과정이 필요하지 않습니다.

기업 인프라 수준에서:

1월에 HIPAA를 지원하는 엔터프라이즈 솔루션을 출시하여 민감한 의료 데이터를 다루는 기관을 대상으로 함.

2월 13일에는 엔터프라이즈 분석 API를 출시하여 조직 차원의 사용 및 참여 데이터에 프로그래밍적으로 액세스할 수 있도록 함.

이러한 능력들이 기업 구매 결정을 촉진하는 주요 요인입니다.

Anthropic은 동시에 Claude 파트너 네트워크를 출시하고, 교육, 공동 마케팅 및 기술 아키텍처 지원을 위해 1억 달러를 투자했습니다.

첫 번째 전문 인증인 Claude Certified Architect (Foundations)가 3월 12일에 출시되었으며, 시험 감독을 받는 아키텍트 수준 시험으로, Agent 디자인, MCP 통합, Claude Code 구성 및 프로덕션 운영 안정성 모델을 다룹니다.

Accenture은 대략 3만 명의 전문가를 이 인증 체계에 참여시킬 계획이며, 공식 교육 플랫폼 Anthropic Academy는 3월 2일에 론칭되어 초기에는 13개의 무료 강좌를 제공했으며, 현재는 15개로 확장되었습니다. 올해 안에는 판매, 개발자 및 고급 아키텍트들을 위한 더 많은 인증이 출시될 예정입니다.

컨설팅 회사나 에이전시에 대해서는 이 인증 체계가 앞으로 기업 고객이 파트너를 선정하는 중요 기준이 될 가능성이 매우 높습니다.

내부 사용 사례로 살펴볼 때:

· Anthropic 엔지니어의 약 60%의 작업이 Claude에 의존하고 있습니다(1년 전에는 28%에 불과).

· 매일 60-100개의 내부 버전을 배포합니다.

· Cowork는 0에서 온라인까지 단 10일 만에 완전히 Claude 코드로 구축되었습니다.

이것이 핵심 피드백 루프를 형성하고 있습니다: 도구가 도구 자체를 구축하는 데 사용되고 있습니다.

제품 이터레이션 주기가 "월간"에서 "주간"으로 압축되고, 더 나아가 "일간"으로 압축되는 것은 바로 이 루프 덕분입니다.

AI 또는 에이전트를 구축 중이라면, 이것이 의미하는 바

인프라스트럭처 레이어가 빠르게 "상품화"되고 있습니다. 여섯 개월 전에는 원래의 능력을 구현하기 위해 자체 프레임워크가 필요했던 것이 이제 플랫폼의 네이티브 능력이 되었습니다. 진정한 요새는 인프라스트럭처가 아니라 맛, 전달 능력, 그리고 이 도구들을 바탕으로 무엇을 구축했느냐에 있습니다.

Claude를 기반으로 제품을 개발한 사람들에게 있어서 진정한 지렛대는 그 확장 시스템에 있습니다: 스킬, 서브 에이전트, 에이전트 팀, 후크, 채널, MCP, 플러그인.

세심하게 구성된 사용자 지정 스킬과 범위 대리인을 가진 Claude 코드와, 단순히 채팅 창에 키워드를 입력하는 사용법 사이에는 본질적으로 완전히 다른 도구가 있습니다.

이러한 수준을 이해하고 자신의 워크플로에 맞게 구성하는 투자는 매 사용 시 계속해서 이자를 누릅니다.

지식 근로자에게 있어서, Cowork는 이번 주부터 일상적인 업무 방식을 변화시킬 것입니다: 컨텍스트 파일 시스템 구축, 글로벌 명령 설정, 두 개의 플러그인 설치, 모든 작업은 우선 AskUserQuestion을 사용, 타이머 작업 구성. Dispatch를 통해 스마트폰과 데스크톱 간의 연결성을 강화하여 파편화된 시간을 유용한 생산성으로 전환합니다. 최신 Computer Use 출시로 자동 실행 경계가 더 확장되었습니다.

팀 관리자에게 있어서, 플러그인 마켓과 기업 능력은 다음을 의미합니다: 당신은 조직 전체에서 Claude의 사용 방식을 표준화할 수 있습니다. 팀의 경험, 규범, 및 프로세스를 플러그인으로 정착시키고 배포할 수 있습니다. 이것이 "가끔 사용하는 AI"에서 "AI 기반 운영 체제"로의 중요한 전환입니다.

리듬은 늦추지 않을 것이며 오히려 더 가속화될 것입니다.

왜냐하면 Anthropoc는 다음 세대 도구를 구축하기 위해 자체 도구를 사용 중이기 때문입니다. 각 세대의 모델은 다음 세대 모델을 구축하는 효율성을 향상시킵니다. 이러한 재귀적 가속은 산업 전반의 컴퓨팅 방식을 변화시키고 있습니다.

지금이 이 플랫폼을 이해하는 시점입니다. 다음 분기나 다음 달이 아니라 지금입니다.

여기까지 읽었다면 이미 99.9%의 사람들보다 앞서가 있으며, 이 내용을 즐겨보기만 하고는 다시 돌아오지 않을 사용자들 중에 있습니다. 그들은 여전히 Claude를 기본 대화 도구로 사용하겠지만 여러분은 그렇지 않을 것입니다.

저는 엔지니어가 아니며, 스스로 학습했습니다. 또한 모든 답을 알거나 모든 시나리오에 대한 최상의 Claude 구성을 소유하고 있다고 주장하지 않습니다. 이를 주장하는 사람들은 여러분을 오도하려는 것입니다. 여기 있는 모든 내용은 일상적인 실천에서 나온 것입니다 — 계속해서 시도하고, 계속해서 실수하며, 실제로 작동하는 방법을 기록하고 다른 사람들이 처음부터 다시 찾지 않도록 합니다.

여러분이 필요한 것은: 많이 손 대고, 많이 실패하며, 심지어는 많이 고생하는 것입니다. 이것이 유일한 학습 방법입니다.

여기에 부정확하거나 누락된 또는 이미 구식인 내용이 있다면 지적해 주시기 바랍니다 — 잘못된 정보를 기반으로 다른 이들이 계속해서 구축하는 것보다 그것을 수정하는 것이 더 나을 것입니다.

읽어 주셔서 감사합니다.

[원문 링크]

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